用pythone创建一个项目，可以从okx的api读取到ordi虚拟币的所有数据，并根据boll的15分钟，1小时，4小时，1天的曲线，成交量等数据接入deepseek等大模型判断买入卖出时机，并给出图形化k线界面和模拟出买入卖出点位

要完成这样一个项目，涉及多个技术环节和步骤。以下是一个简化的流程说明： ### 步骤一：搭建Python环境并安装依赖库 确保本地或服务器上已经配置好Python 3.x版本。你需要安装必要的第三方包来处理API请求、数据分析以及图形显示等功能。 ```bash pip install requests pandas matplotlib numpy deepseek # 注意这里假设deepseek为可用的大规模机器学习框架，请确认该名称及正确性 ``` ### 步骤二：对接OKX API获取ORDI交易对信息 首先去[OKX官网](https://www.okx.com/)注册账号，并在个人中心申请API Key用于程序调用接口；然后利用`requests`库发起HTTP GET/POST请求从RESTful APIs中抓取所需的历史K线数据和其他市场指标（如成交量）。 #### 示例代码片段 - 获取指定时间段内的历史K线记录: ```python import time import json from datetime import timedelta,datetime import requests # 设置API URL 和 请求参数模板 (按需调整) base_url = "https://api.OKX.com/api/v5/market/candles" symbol = 'ordi-usdt' # 根据实际情况修改成你想要查询的具体货币对符号 granularity_mapping = { '15min': 900, '1hour': 3600, '4hours': 14400, '1day': 86400 } def fetch_kline_data(symbol,interval,start,end): params={ 'instId': symbol.upper(), 'bar': f'{interval}', # 时间周期转换为字符串形式传递给API 'after': int(time.mktime(end.timetuple()))*1000 if end else None,# 结束时间戳 ms级别精度 'before':int(time.mktime(start.timetuple())) * 1000if startelseNone,#开始时间戳ms级精度 } response=requests.get(base_url,params=params).json() return parse_response(response) def parse_response(resp_json): result=[] for item in resp_json['data']: ts=item o,h,l,c,v=[float(x)for xinitem[1:]] dt=datetime.utcfromtimestamp(ts//1000)+timedelta(hours=8)# UTC+8时区修正 entry={'date':str(dt),'open':o,'high':h,'low':l,'close':c,'volume':v} result.append(entry) returnresult ``` ### 步骤三：计算Bollinger Bands波段线指标 基于上述获得的数据集，在Pandas DataFrame基础上添加新列存储上下轨值与平均价格。 ```python df=pd.DataFrame(data) # 假设"data"是前面得到的结果列表 window_size = [15,60,240,1440] # 分别对应15分钟，1小时，4小时，日级别的窗口大小 stddev_multiplier = 2 for ws in window_size: df[f'boll_ma_{ws}']=df['close'].rolling(window=int(ws)).mean() std_dev=df['close'].rolling(window=int(ws)).std(ddof=0) df[f'boll_upper_band_{ws}'] = df[f'boll_ma_{ws}']+stddev_multiplier * std_dev df[f'boll_lower_band_{ws}']=-(-df[f'boll_ma_{ws}']) + stddev_multiplier * std_dev ``` ### 步骤四：整合DeepSeek模型预测买卖信号 此部分将取决于具体的深度学习算法实现细节。如果DeepSeek支持直接加载预训练模型并通过Python SDK方式进行交互，则可按照官方文档指导构建推理逻辑；否则可能需要自行定义特征工程管道并与已有的DNN/CNN/LSTM等架构相连接以输出决策建议。 ```python model_inputs = preprocess_for_deepseek(df.copy()) # 定义函数转化原始DataFrame至符合输入规格张量 predictions = model.predict(model_inputs) # 进行前向传播生成结果数组 signals = postprocess_predictions(predictions) # 将概率分布映射成交叉验证后的离散标签{buy,sell,hold} ``` ### 步骤五：绘制动态更新的K线图示例界面 借助Matplotlib或其他专门针对金融市场的可视化工具箱（例如Bokeh），我们可以轻松地渲染包含实时注释标记的重要图表元素，同时结合用户自定义操作响应机制使得GUI更加友好直观。 ```python import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure(figsize=(12,7)) ax=fig.add_subplot(1,1,1) def plot_candlesticks(ax,data_df,**kwargs): ... plot_candlesticks(ax,df,label='Candlestick Pattern') plt.show(block=False) while True: update_plot_with_signals(signals) fig.canvas.draw_idle();plt.pause(interval_secs_between_updates) ``` 请注意以上仅为简化版演示用途的概念证明性质草稿而已，在实际应用过程中还需要考虑很多其他因素比如异常情况下的容错能力设计，性能优化措施等等。